Diagrama de barra e histograma
Ya sabemos que hay distintos tipos de variables. Por un lado están las cuantitativas, que pueden ser continuas o discretas.
Las continuas son aquellas que pueden tomar un valor cualquiera dentro de un intervalo, como ocurre con el peso o la presión arterial.
Las discretas son las que solo pueden adoptar ciertos valores dentro de un conjunto, como por ejemplo, el número de hijos.
Por otra parte están las variables cualitativas, que representan atributos o categorías de la variable.
Cuando las variable no incluye ningún sentido de orden, se dice que es cualitativa nominal, mientras que si se puede establecer cierto orden entre las categorías diríamos que es cualitativa ordinal.
Por ejemplo, la variable fumador sería cualitativa nominal si tiene dos posibilidades: sí o no. Sin embargo, si la definimos como ocasional, poco fumador, moderado o muy fumador, ya existe cierta jerarquía y hablamos de variable cualitativa ordinal.
Diagrama de barra:
El diagrama de barras sirve para representar las variables cualitativas ordinales. En el eje horizontal se representan las diferentes categorías y sobre él se levantan unas columnas o barras cuya altura es proporcional a la frecuencia de cada categoría.
Histograma:
Un histograma representa una distribución de frecuencias que se utiliza (o debe) para representar la frecuencia de las variables cuantitativas continuas. Aquí no es la altura, sino el área de la barra lo que es proporcional a la frecuencia de ese intervalo, y está en relación con la probabilidad con la que cada intervalo puede presentarse.
Existe una diferencia muy importante entre el diagrama de barras y el histograma, en el primero solo se representan los valores de las variables que hemos observado al hacer el estudio. Sin embargo, el histograma va mucho más allá, ya que representa todos los valores posibles que existen dentro de los intervalos, aunque no hayamos observado ninguno de forma directa. Permite así calcular la probabilidad de que se represente cualquier valor de la distribución, lo que es de gran importancia si queremos hacer inferencia y estimar valores de la población a partir de los resultados de nuestra muestra.
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